Model Armor: Absicherung von KI-Deployments
Dieser Kurs erklärt, wie man Model Armor zum Schutz von KI-Anwendungen, insbesondere Large Language Models (LLMs), einsetzt.Der Lehrplan behandelt die Architektur von Model Armor und seine Rolle bei der Abwehr von Bedrohungen wie bösartigen URLs, Prompt Injection, Jailbreaking, Offenlegung sensibler Daten und unsachgemäßer Ausgabebehandlung.Zu den praktischen Fähigkeiten gehören das Definieren von Basiseinstellungen, das Konfigurieren von Vorlagen und das Aktivieren verschiedener Erkennungstypen. Sie werden auch Beispiellogs untersuchen, um Details zu markierten Verstößen zu finden.
- Dauer: 2 Std. 30 Min.
- Sprachen: Englisch, Deutsch
- Niveau: Einstieg
- Gruppengröße: Bis zu 50
Das lernen Sie
- Erklären Sie den Zweck von Model Armor im Sicherheitsportfolio eines Unternehmens.
- Definieren Sie die Schutzmaßnahmen, die auf alle Interaktionen mit dem LLM angewendet werden.
- Identifizieren Sie die OWASP LLM-Schwachstellen, die Model Armor behebt.
- Richten Sie die Model Armor API ein und finden Sie markierte Verstöße im Security Command Center (SCC).
- Identifizieren Sie, wie das System Eingabeaufforderungen und Antworten abfängt und verwaltet, um die Sicherheit zu gewährleisten.
Voraussetzungen
- Praktische Kenntnisse von APIs.
- Praktische Kenntnisse der Google Cloud CLI.
- Praktische Kenntnisse der grundlegenden Prinzipien der Cloud-Sicherheit.
- Vertrautheit mit der Google Cloud Console.
Kursinhalt
Kursübersicht
- Was ist für mich dabei?
Übersicht über Model Armor
- Über Model Armor
- LLM-Sicherheitsrisiken
Model Armor anpassen
- Über die Anpassung
- Basiseinstellungen
- Schutzschienen und Konfidenzstufen
- Vorlagen
Model Armor verwenden
- Über die Einrichtung
- API-Einrichtung
- Gekennzeichnete Verstöße
Alles zusammenfügen
- Prompts und Antworten
- Anwendungscode
Kursabschluss
- Was habe ich gelernt?
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